Muitas empresas líderes mundiais experimentam e implementam soluções de IoT para diversas áreas operacionais. O crescimento da demanda por IoT nos usos industrial e do consumidor é evidente.
Internet das Coisas (IoT) fornece escopo gigantesco de possíveis aplicativos para:
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Google IoT Platform: ferramentas impressionantes para qualquer projeto- Otimizando processos industriais
- Conservando recursos energéticos
- Gerenciar fatores ambientais como ar, umidade, temperatura e qualidade da água, que afetam diretamente a vida humana
A introdução da IoT está mudando o mundo, tornando-o melhor para cada um de nós.
Quanto mais soluções de IoT estão sendo implementadas, mais dados precisam de análise aguda e até inteligência artificial para receber rapidamente informações relevantes. Essas informações permitem que as empresas identifiquem desvios e avarias técnicas em tempo real. Por exemplo, a indústria automotiva aprimora a segurança no tráfego usando tecnologias inteligentes, como sistemas de prevenção de acidentes, roteamento de tráfego e detecção de olhos fora da estrada.
Com tudo dito acima, a tomada de decisão em tempo real nos sistemas de IoT ainda é limitada com custo, limitações de fator de forma, atraso na transferência de dados e outros critérios. O Google Cloud IoT tenta alterar as situações existentes usando o aprendizado de máquina nos dispositivos finais e introduzindo serviços como o Cloud IoT Core, Cloud IoT Edge, Edge TPU.
Cloud IoT Core
O Cloud IoT Core é um serviço totalmente gerenciável que permite conectar, configurar e receber dados de vários dispositivos de maneira rápida e segura. Usando o Cloud Pub / Sub, o Core pode mesclar dados de dispositivos descentralizados em um único sistema global. Se combinado com outros serviços do Google Cloud IoT, o Core sugere uma solução complexa para coletar, analisar e visualizar dados da IoT em tempo real. Isso, por sua vez, permite criar modelos multifuncionais que otimizam ou prevêem dados valiosos para o seu negócio.
O Cloud IoT Core suporta protocolos MQTT e HTTP convencionais, o que permite que os clientes que utilizam muitos dos dispositivos existentes criem seus sistemas de IoT. Este serviço funciona na infraestrutura do Google, que é dimensionada automaticamente em tempo real, possibilitando a conexão de um milhão de dispositivos, se necessário.
O núcleo contém:
Gerenciador de dispositivosConfigure e gerencie dispositivos separados via console ou software. Use mecanismos de identificação e autenticação de dispositivo na conexão. Você também pode configurar a lógica de cada dispositivo e controlá-la remotamente usando a nuvem.
Ponte de protocoloOs pontos de extremidade de conexão para balanceamento de carga de componentes, suporte nativo ao MQTT e HTTP, armazenamento de telemetria no Pub / Sub são os melhores recursos que ele fornece.
O Clo IoT Core coleta dados publicados no Cloud Pub / Sub para análises adicionais. Use o Google BigQuery para executar uma análise específica ou o Cloud Machine Learning Engine para aplicar o aprendizado de máquina. Depois disso, você pode visualizar os resultados usando uma variedade de relatórios e painéis informativos no Google Data Studio.
Além disso, para simplificar e acelerar a conexão de vários dispositivos ao Core, você pode aproveitar o serviço de provisionamento de complementos do Google IoT. Faz integração de clientes e fabricantes. Este serviço usa segurança confiável no nível do hardware (também conhecido como chip criptográfico ou Secure Element (SE)) para provisionar dispositivos com segurança. Isso permite provisionar milhões de dispositivos para o Core certo, sem intervenção humana.
Borda da Internet das coisas da nuvem
Ferramenta útil para expandir o processamento de dados do Google Cloud e usar o aprendizado de máquina em dispositivos de borda, como linhas de transporte automatizadas, turbomáquinas etc. Com isso, os dispositivos podem funcionar em tempo real usando os dados do sensor e prever resultados localmente. O Edge pode funcionar em sistemas operacionais baseados em Linux. Ele contém dois componentes de tempo de execução (Connect e ML) e um acelerador de hardware personalizado (TPU) de chip ASIC.
- Edge Connect - Para conexão segura de dispositivos de borda às atualizações de nuvem, software e microprograma, gerenciamento de transferência de dados principal.
- Edge ML - para inferência no dispositivo dos modelos TensorFlow Lite de aprendizado de máquina. Benefícios: aumento do poder de processamento, baixa latência, versatilidade e muito mais.
- Edge TPU - chip AI para rodar os modelos TensorFlow Lite na borda. Altamente eficaz, otimizado e com diversos usos. Pode ser uma grande vantagem se usado com o Cloud TPU.
Benefícios:
- Processamento local de borda de imagens, vídeos, gestos, sons e movimentos. Mais eficaz do que enviar dados brutos para a nuvem.
- Eliminando a necessidade de enviar grandes quantidades de dados - potencialmente confidenciais -.
- Autenticando dispositivos de borda usando JSON Web Token. Mais eficiente do que o TLS empilha a autenticação mútua.
Como o processamento de dados funciona via IoT Edge:
Mais algumas vantagens do Edge TPU
Para os modelos de aprendizado de máquina TensorFlow Lite, o chip Edge TPU de circuito integrado específico da aplicação é uma nova necessidade. Ele foi criado especificamente para:
- Preparação mais rápida do ML na nuvem.
- Análise de ML mais rápida em dispositivos de borda.
- Ativar sensores para tomar decisões inteligentes em tempo real local.
- Lançamento de IA precisa na borda com alta eficiência.
Com a crescente necessidade de dispositivos interconectados que exigem confidencialidade, baixo tempo de permanência e alta capacidade, o lançamento de modelos de IA em dispositivos de ponta está se tornando comum. O Edge TPU é perfeito para isso, pois fornece alta eficiência com baixo consumo de recursos físicos e energia.
Borda TPU Dev Board
Placa base que fornece todas as conexões de borda necessárias. Você pode montar ou desmontar o circuito System on Module (SOM) e integrar o módulo Edge TPU aos seus dispositivos.
Acelerador TPU Edge
O dispositivo USB que adiciona o coprocessador Edge TPU ao sistema. Equipado com o conector Tipo C, o Accelerator pode ser conectado a qualquer sistema baseado em Linux para uma saída rápida de ML. O gabinete contém os furos do conector da placa do Rapsberry Pi.
Dessa forma, você pode criar uma plataforma intelectual, que monitore vários componentes e a eficiência geral da fabricação em tempo real, usando seus sensores rapidamente.